pytorch 生成均值为0方差为0.01的tensor

墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 2.8k累计阅读 2.8k平均单平台已同步平台优快云微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网我也要 → 码龄9年

关注

原创最新推荐文章于 2026-02-27 03:17:54 发布 2.8k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【MXNet学习11】opencv实现mxnet均值归一化 1、均值归一化在一般的图像预处理过程中都会对图像进行减去mean,除以std操作。需要注意的是：一定要用训练集计算出均值和方差，否则违背了深度学习的原则（即模型训练仅能从训练数据中获取信息）。对于得到的mean值，训练集、验证集和测试集都要分别减去均值。 2、为什么要均值归一化在计算机视觉领域中，一定免不了的就是图像预处理中的逐个样本减去mean值的过程，那么为什么一定要做这一步呢？其主要的原因就是，对于自然图像，其是一种平稳的数据分布【即图像的每一维都服从相同的分布】。所以通过减去数阅读详情

一向记不住函数的用法，就用笔记来记录一下吧:

生成一个2*3的tensor：

torch.normal(mean=torch.full((2,3),0.0),std=torch.full((2,3),0.01))

收录于

python\pytorch常用代码段

当前文章被收录于：

python\pytorch常用代码段

30 篇文章 1 人学习

订阅专栏查看详情

当前文章被以下社区和专栏收录：

标签

#深度学习 #pytorch

计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差实例 pytorch做标准化利用transforms.Normalize(mean_vals, std_vals)，其中常用数据集的均值方差有： if 'coco' in args.dataset: mean_vals = [0.471, 0.448, 0.408] std_vals = [0.234, 0.239, 0.242] elif 'imagenet' in args.dataset: mean_vals = [0.485, 0.456, 0.406] std_vals = [0.229, 0.224, 0.225] 计算自己数据集图像像素的均值方差： import 立即下载

相关推荐

优化问题-半正定规划（Semi-Definite Program, SDP）

半正定规划（Semi-Definite Program, SDP）在MIMO无线通信相关的信号处理中具有广泛的应用，在某些场景可以分析证明SDP的得到的解释原问题的全局最优化或者次优解。

qq_33668008的博客 1万+

torch如何产生随机数

和numpy的不同在于，torch.randint里面的size表示是用[ ]表示的，np.random.randint里面的size是用（）表示的。示范中产生[0,200)之间的随机整数，并且随机整数的维度为4行5列。示范中产生[1,10)之间的随机整数，并且随机整数的维度为3行4列。,示范中产生0-1之间的随机数，并且维度为3行4列。,示范中产生0-1之间的随机数，并且维度为3行4列。和上面的不同在于3，4不需要写成（3，4）（具体的看上面的链接）产生0-1之间的随机数。产生0-1之间的随机数。

virus111222的博客 2056

F5 shape最新版逆向分析(美西南、xbk)

本文章中所有内容仅供学习交流，不可用于任何商业用途和非法用途，如有侵权，请联系作者立即删除。今天来简单秀下传说中的f5 shape，这是一个数一数二的盾，jsvmp+顶级风控，就算技术实力再强，也是需要花很多时间去摸索的，如果您遇到了这个盾又没有太多的时间去搞，欢迎来找我们。

mature的博客 3652

动手学深度学习v2-GRU

!pip install d2l import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps) def get_params(vocab_size, num_hiddens, device): num_inputs = num_ou.

z577554980的博客 616

雷电模拟器9.0最新过检测实战：从修改Build.prop到Xposed模块配置全流程

本文提供了一套针对雷电模拟器9.0的深度伪装实战方案，旨在绕过应用检测。内容涵盖从理解检测机制、获取Root权限、修改Build.prop等静态伪装，到利用Xposed/LSPosed框架进行运行时Hook的动态伪装全流程，帮助用户构建无痕的“真机”环境以稳定运行应用。

z4a5b6的博客 861

＜Verilog实现除法器＞ Verilog实现牛顿-拉夫逊(Newton-Raphson)除法器

阿斯顿阿斯顿啊啊是打发士大夫

IC跳跳鱼的博客 3586

torch.rand()和torch.randn()的区别

总的来说，torch.rand() 生成的张量中的元素值来自 [0, 1) 的均匀分布，而 torch.randn() 生成的张量中的元素值来自标准正态分布。torch.randn() 用于生成元素值服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机张量。torch.rand() 用于生成元素值在 [0, 1) 之间均匀分布的随机张量。返回的张量中的每个元素都是从区间 [0, 1) 的均匀分布中随机采样得到的。返回的张量中的每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的。

m0_57317650的博客 3525

避坑指南：海康MV_CC_SetIntValue接口的7个典型报错解决方案

本文深度解析海康工业相机SDK中MV_CC_SetIntValue接口的典型报错，提供7个实战解决方案。针对MV_E_CALLORDER、MV_E_PARAMETER等高频错误码，从设备状态、参数值域、依赖关系等核心约束入手，给出清晰的诊断流程与根治代码，帮助开发者构建健壮的参数设置模块，提升开发效率。

y2z3a4b5c的博客 1078

pytorch实现线性回归总结

练习pytorch，记录自己的理解，好记性不如烂笔头！第一步：生成数据集： num_inputs = 2 num_examples = 1000 true_w = [2, -3.4] true_b = 4.2 features = torch.tensor(np.random.normal(0, 1, (num_examples, num_inputs)), dtype=torch.float) labels = true_w[0] * features[:, 0] + true_w[1]

RocZhang的博客 1008

Android音频学习(一)——音频基础

在系统的学习Android音频之前，先了解音频的基础知识。

miemie2014的博客 1484

代谢组数据分析（三）：代谢组降维分析

本文详细介绍了代谢组学中常用的降维分析方法，包括PCA、PLS-DA和OPLS-DA。PCA通过线性变换降低数据维度，便于数据可视化和异常值检测；PLS-DA是一种有监督的模式识别方法，适用于分类和预测；OPLS-DA通过正交分解避免过拟合，更准确地筛选差异代谢物。降维分析在揭示样本间差异和发现生物标志物方面具有重要意义

专注生信领域 3790

小白笔记：深度学习之Tensorflow笔记（二）

TensorFlow2.1 基本概念与常见函数基本概念张量（Tensor）：多维数组（列表）阶：张量的维数张量可以表示0阶到n阶数组（列表）数据类型 TensorFlow 中数据类型包括 32 位整型(tf.int32)、 32 位浮点(tf.float32)、 64 位浮点(tf.float64)、布尔型(tf.bool)、字符串型(tf.string) 如： tf.int, tf.float,…： tf.int 32, tf.float 32, tf.float64 tf.bool： tf.

qq_34871643的博客 454

Sqlserver2012评估期已过问题解决（启动数据库服务报错1705都是同样的问题，数据库过期未激活）

一、背景：因为之前安装sqlserver2012忘记输入序列号，如今出现评估期已过的问题，前几天忙活半天，才解决，发现网上叙述都非常凌乱，并且仅仅有大意，有的非常难操作。所以把我操作的过程和大家交流分享：一定要有序列号的输入。不然会有很多其它的麻烦出现：二、问题解决：第一步：进入SQL2012配置工具中的安装中心。第二步：再进入左側维护选项界面，然后选择选择版本号升级。 ...

堂前燕的博客 3266

pytorch(tensor定义)

1 张量（Tensor） 1.1 Tensor的定义与创建 torch.empty() 声明一个未初始化的矩阵创建一个5*3的矩阵 x = torch.empty(5, 3) print(x) >>>out >>>tensor([[1.9370e+31, 4.5764e-41, 1.9370e+31], [4.5764e-41, 1.3476e+37, 1.5637e-01], [3.1529e-43, 0.0000e+00, 1.9370e+31],

NNU_CJ的博客 7814

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

图像减均值除方差_Day202:opencv实现mxnet的均值归一化

1、均值归一化在一般的图像预处理过程中都会对图像进行减去mean,除以std操作。需要注意的是：一定要用训练集计算出均值和方差，否则违背了深度学习的原则(即模型训练仅能从训练数据中获取信息)。对于得到的mean值，训练集、验证集和测试集都要分别减去均值。2、为什么要均值归一化在计算机视觉领域中，一定免不了的就是图像预处理中的逐个样本减去mean值的过程，那么为什么一定要做这一步呢？其主要的原因就...

weixin_39919165的博客 1350

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

pytorch 图像预处理之减去均值，除以方差

#coding=gbk ''' GPU上面的环境变化太复杂，这里我直接给出在笔记本CPU上面的运行时间结果由于方式3需要将tensor转换到GPU上面，这一过程很消耗时间，大概需要十秒，故而果断抛弃这样的做法 img (168, 300, 3) sub div in numpy,time 0.0110 sub div in torch.tensor,time 0.0070 su...

WYXHAHAHA123的博客 9244

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具

python方差的计算公式为什么减一_pytorch 图像预处理之减去均值,除以方差的实例...

如下所示：#coding=gbk'''GPU上面的环境变化太复杂，这里我直接给出在笔记本CPU上面的运行时间结果由于方式3需要将tensor转换到GPU上面，这一过程很消耗时间，大概需要十秒，故而果断抛弃这样的做法img (168, 300, 3)sub div in numpy,time 0.0110sub div in torch.tensor,time 0.0070sub div in to...

weixin_39534395的博客 527

Pytorch01-tensor

torch.chunk()将tensor按dim分割成chunks个tensor,返回元组。，此时torch.autograd会记录相关运算实现自动求导。将python的list或序列数据转化为Tensor，torch.split()是将tensor->多个块。可用tensor.clone() 拷贝tensor。:对tensor进行维度的压缩，去掉维数为1的。torch.Tensor()可传数据和。，建议使用torch.tensor()torch.tensor()只能传入。std是tensor。

weixin_43399179的博客 177

Pytorch基础-01-Pytorch中的Tensor

Tensor在PyTorch中负责存储基本数据，PyTorch 针对Tensor也提供了丰富的方法，PyTorch中的Tensor与NumPy数组具有极高的相似性。 1.1 Tensor的数据类型 (1）torch.FloatTensor：用于生成数据类型为浮点型的Tensor，传递给torch.FloatTensor的参数可以是一个列表，也可以是一个维度值。 (2) (3) (4) (5) (6) ...

Galen_xia的博客 655

Pytorch 01天——基本数据类型、创建Tensor、索引与切片

一.基本数据类型 1.类型推断 2.标量 a.shape是一个成员；a.size()是一个成员函数。 3.向量

small_bird1312的博客 436

pytorch入门--Tensor常用操作

本篇对tensor的一些常用操作进行展示使用方法和含义均在代码的批注中给出，因为有较多的输出，所以设置输出内容的第一个值为当前print()方法所在的行 tensor常用操作 import torch import numpy as np import sys loc = sys._getframe() '''用numpy生成数据，之后导入torch使用GPU进行加速运算''' a = np.array([2, 3.3]) aa = torch.from_numpy(a) a1 = np.array(

qq_43923588的博客 483

Pytorch学习01——Tensor介绍与创建

pytorch中tensor的简单介绍以及创建和初始化

zhuzaiyebol的博客 1176

pytorch常见的tensor系统化操作

常用的tensor操作形状改变家族（view，squeeze,unsqueeze,reshape）：该方法可以改变tensor的形状，但必须要保证调整前后元素的一致性。view不会修改自身的数据，返回新的tensor与原来的tensor共享内存，只要更改其中的一个，另外一个也会随着改变。当然，这里也就引出了在深度学习模型中常用到的unsqueeze和squeeze,一个是将维数增加，一个是将维度压缩。 a = torch.arange(6) print(a) a.view(2,3) 输出：tensor

qq_37804548的博客 215

Tensor

Tensor 什么是Tensor Tensor（张量）是PyTorch最基本的操作对象，表示的是一个多维的矩阵，比如零维就是一个点，一维就向量，二维就是一般的矩阵，多维就相当于一个多维的数组，与python的numpy是对应的，而且PyTorch的Tensor可以和numpy的ndarray相互转换，唯一不同的是PyTorch可以再GPU上运行，而numpy的ndarray只能在CPU上运行。 Tensor的基本数据类型 32位浮点型 torch.FloatTensor（默认） 64位浮点型 torch